In research, sampling means selecting a part of the population to represent the whole. It helps researchers save time, effort, and money while still collecting meaningful data. Sampling is mainly of two types — Probability Sampling and Non-Probability Sampling. Each has its own subtypes and purposes.
ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಎಂದರೆ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು. ಇದು ಸಮಯ, ಶ್ರಮ ಮತ್ತು ಹಣವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ಪ್ರಕಾರಗಳಾಗಿವೆ — ಸಾಧ್ಯತಾ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಅಸಾಧ್ಯತಾ ಮಾದರಿ.
In simple random sampling, every individual has an equal chance of being selected. It avoids bias but needs a complete list of the population.
ಸರಳ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಗೂ ಸಮಾನ ಅವಕಾಶ ಇರುತ್ತದೆ. ಇದರಿಂದ ಪಕ್ಷಪಾತ ಕಡಿಮೆ ಆದರೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪಟ್ಟಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
Systematic sampling follows a pattern, like choosing every 10th person from a list. It’s efficient but can become biased if the list has a hidden order.
ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮಾದರಿ ಕ್ರಮಬದ್ಧ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಪ್ರತಿ 10ನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು. ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಆದರೆ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮಾದರಿ ಕ್ರಮ ಇದ್ದರೆ ಪಕ್ಷಪಾತ ಉಂಟಾಗಬಹುದು.
Stratified sampling divides the population into subgroups (like age or gender) and takes samples from each group. This ensures equal representation.
ಪದರಿತ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಉಪಗುಂಪುಗಳಾಗಿ (ಉದಾ: ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ) ವಿಭಜಿಸಿ ಪ್ರತಿ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಮಾದರಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಮಾನ ಪ್ರತಿನಿಧನೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
Cluster sampling selects entire groups instead of individuals — for example, choosing certain schools instead of all students. It’s cheaper but sometimes less accurate.
ಕುಟ್ಟ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಅಲ್ಲದೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ — ಉದಾ: ಎಲ್ಲಾ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಬದಲು ಕೆಲವು ಶಾಲೆಗಳನ್ನು. ಇದು ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದಾದರೂ ಕ್ಕಾಲಲ್ಲಿ ಅಚೂಕಿತನ ಕಡಿಮೆ ಆಗಬಹುದು.
In multi-stage sampling, researchers use several levels — first select regions, then villages, then households. It’s flexible but complex.
ಬಹು ಹಂತದ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ಹಂತವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ — ಮೊದಲು ಪ್ರದೇಶಗಳು, ನಂತರ ಹಳ್ಳಿಗಳು, ನಂತರ ಮನೆಗಳು. ಇದು ಸುಲಭವಾದರೂ ಜಟಿಲವಾಗಿದೆ.
Convenience sampling picks people who are easily available — like students in a class. It’s quick but not reliable for generalizing results.
ಸೌಕರ್ಯ ಮಾದರಿ ಲಭ್ಯವಿರುವವರನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ — ಉದಾ: ತರಗತಿಯಲ್ಲಿ ಇರುವ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು. ಇದು ವೇಗವಾದರೂ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲು ಯೋಗ್ಯವಲ್ಲ.
Judgmental or purposive sampling relies on the researcher’s knowledge to choose participants who best fit the purpose of the study. It brings depth but may be biased.
ನ್ಯಾಯಾಧೀನ ಅಥವಾ ಉದ್ದೇಶಿತ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ತಮ್ಮ ಅನುಭವದಿಂದ ಸೂಕ್ತ ಭಾಗವಹಿಸುವವರನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಆಳವಾದ ಮಾಹಿತಿ ಕೊಡುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಪಕ್ಷಪಾತ ಸಾಧ್ಯತೆ ಇರುತ್ತದೆ.
Quota sampling ensures a fixed number of people from each category — for instance, equal men and women — but selection inside each group may not be random.
ಕೋಟಾ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ವರ್ಗದಿಂದ ನಿಗದಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ — ಉದಾ: ಸಮಾನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪುರುಷರು ಮತ್ತು ಮಹಿಳೆಯರು — ಆದರೆ ಆಯ್ಕೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿಲ್ಲ.
Snowball sampling is used for hard-to-reach populations, where one participant helps find another. It’s useful for sensitive topics.
ಸ್ನೋಬಾಲ್ ಮಾದರಿ ತಲುಪಲು ಕಷ್ಟವಾದ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತ — ಒಬ್ಬ ಭಾಗವಹಿಸುವವನು ಮತ್ತೊಬ್ಬರನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತಾನೆ. ಇದು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿ.
Voluntary sampling depends on people who willingly participate. It saves effort but can attract only interested individuals, causing bias.
ಸ್ವಯಂಸೇವಕ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಇಚ್ಛೆಯಿಂದ ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ಸೇರುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಸುಲಭವಾದರೂ ಆಸಕ್ತಿಯುಳ್ಳವರೇ ಸೇರುವುದರಿಂದ ಪಕ್ಷಪಾತ ಸಾಧ್ಯ.
Sequential sampling allows data collection in stages — if early results are sufficient, research may stop early. It’s time-saving but requires expertise.
ಕ್ರಮಬದ್ಧ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ — ಪ್ರಾರಂಭದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸಾಕಾದರೆ ಸಂಶೋಧನೆ ಬೇಗ ಮುಗಿಯಬಹುದು. ಇದು ಸಮಯ ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಪರಿಣತಿ ಅಗತ್ಯ.
Theoretical sampling is mostly used in qualitative research, where samples are chosen based on concepts emerging during the study. It evolves with understanding.
ಸಿದ್ಧಾಂತಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿ ಗುಣಾತ್ಮಕ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ, ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಗತಿಯ ವೇಳೆ ಹೊರಬರುವ ಕಲ್ಪನೆಗಳ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಅಧ್ಯಯನದೊಂದಿಗೆ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ.
🌿 Conclusion / ಉಪಸಂಹಾರ
Every sampling method serves a unique purpose. A smart researcher chooses based on accuracy, resources, and study goals. No single method fits all — the right mix ensures credible and balanced research outcomes.
ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿ ವಿಧಾನಕ್ಕೂ ಅದರದೇ ಆದ ಉದ್ದೇಶವಿದೆ. ಜಾಣ ಸಂಶೋಧಕರು ಶುದ್ಧತೆ, ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಮತ್ತು ಗುರಿಗಳನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಒಂದೇ ವಿಧಾನ ಎಲ್ಲೆಡೆ ಸರಿಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ — ಸರಿಯಾದ ಸಂಯೋಜನೆಯೇ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಸಮತೋಲನದ ಫಲಿತಾಂಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
Would you like me to convert this bilingual explanation into a WordPress SEO article format (with meta title, description, and headings) for ranking on Google for “Types of Sampling – KSET Paper 1”?
ChatGPT can make mistakes. Check important info. See Cookie Preferences